浅析：大数据在客户服务中的作用和意义

导读：

“大数据”无疑是现在的热门话题，大数据时代，用户数据如何有效的使用成为企业发展的重中之重，对于客户而言：完善产品运营，提升用户体验；对于公司而言：对外服务，提升盈利。所以今天我们聊一聊“大数据在客户服务中的作用和意义”。

一、大数据基于客户服务的背景

在前几年，可能大部分的讨论都是关于大数据的IT问题的。这些问题的重点是，应该如何对体积巨大的数据进行合理的组织、标记、清理并把它存储起来。就大数据的话题我们可以讨论的内容很多，比如数据存取、数据安全、数据的存储和吞吐量等等…… 这些都是很重要的内容。

但如果你是一个公司的老板，这些应该是你最不需要担心的事情。你真正需要担心的在这个过程中，有没有一些东西可以促进你管理客户关系？对于大多数公司来说，大数据的目的是让你如何更深入的了解客户、分析客户，如何更好的为公司盈利更值得关心。

大数据报告

根据麦肯锡全球研究所的研究报告《Big data: The next frontier for innovation, competition, andproductivity》中表示：大数据将给医疗服务、公共管理、定位服务、零售和制造各个行业带来显著的应用价值，例如，对美国的医疗服务业每年创造价值3000亿美元，约0.7%的年增长率，对美国制造业最高可下降50%的产品研发和装配成本。

麦肯锡的这份报告详致地阐明了大数据对各行各业的利好（推荐大家阅读，今天我们只谈大数据对客户服务领域的影响）。

客户服务

二、客户服务

从这份报告中我们可以看到，大数据在未来几年将持续改变客户服务。越来越多的公司正在依靠大数据来了解客户需求，并提供他们所需的解决方案。

1、客户服务概念

客户服务（Customer Service），主要体现了一种以客户为导向的价值观，它整合及管理在预先设定的最优成本——服务组合中的客户界面的所有要素。广义而言，任何能提高客户满意度的内容都属于客户服务的范围。（客户满意度是指：客户体会到的他所实际“感知”的待遇和“期望”的待遇之间的差距。）

2、客户服务带来的影响

客户服务在有些公司看来，常常把他们作为一种义务，甚至在很多时候会刻意回避与客户的关系，尽量减少与客户接触，认为“多一事不如少一事”。

其实，更好的客户关系管理(CRM)集成可以减少客户遇到相同事件的次数，从而使企业对自己的需求做出更多的反应。同时提高企业核心竞争力，利用相应的信息技术以及互联网技术来协调企业与顾客间在销售、营销和服务上的交互，从而提升其管理方式，向客户提供创新式的个性化的客户交互和服务。其最终目标是吸引新客户、保留老客户以及将已有客户转为忠实客户，增加市场份额。

大数据-客户服务关系

三、大数据在客户服务中的作用

在“大数据”时代，企业想更好的服务于客户，自然少不了大数据的参与，那么大数据在客户服务中都有哪些作用呢？

1、支持访问资源

成熟的企业，一般会建立客户档案，通过大数据搜索记录内部客户资料库，大家根据每个人的账号和密码登录，支持内部人员的访问资源，可以及时查看客户信息，从而更好的了解客户，提供最贴心的服务。

2、提供帮助的辅助功能

希望一些特定的例如联系电话和地址这些通讯信息不要进行隐藏，这类辅助工具如果进行隐藏的话，可能在提供客户服务时，客户因为不能及时查找，从而会丢失一部分客户，造成企业/个人的损失。

3、改进响应时间

企业为减少客户等待时间，为此提供技术支持有多种方式。一方面，可以外包给专业呼叫中心，通过专业的客户人员，及时为客户作出响应，避免因时间等待而损失客户。

企业内部可可以自行配备客服，同时还可以建立企业邮箱，让愿意等待的客户，通过电子邮件来进行回复，当然，现在比较为大众所接受的是通过社交媒体来进行交流。

4、同情和怜悯

大量的培训是逐渐升级的问题。耐心是一条漫长的路，但也需要正式的培训。在技术支持方面，行业专家呼吁技术支持代表不要亲自反馈，并提出开放式问题以获得更好的结果。

与客户打交道是很难的，但是客户服务代表是专家。良好的组织提供代表需要利用的培训和言论，以便更快地获得他们正在寻找的答案。

5、

营销人员和呼叫中心基于前期客户与公司的互动预测客户的需求。这意味着企业需要使用收集到的数据更好地了解客户，并不断优化客户体验。这也可能意味着你需要为每个客户提供一些不同的东西。这其中的关键是要想清楚如何利用大数据为每个客户量身定制有意义的信息，这更加有利于业务发展。

大数据在未来客户服务的发展趋势

四、大数据在未来客户服务的发展趋势

大数据将对客户服务带来一次变革，给客户服务带来极大的想象空间和无限的发展前景。甚至可以使客服部门从原来的成本中心（高成本、低价值）转型为利润中心（提升品牌价值，创造收入）。通过我们身边的一些相关的事例，展望一下大数据与客户服务的未来。

智能语音客服

1、智能语音客服

目前，通信运营商等在客服领域比较先进的企业已经实现了智能文字客服，通过文字识别技术和智能匹配算法对通过短信和网站文字客服提出的服务诉求智能匹配答案，不需人工判断。要实现智能语音客服，也要通过识别和匹配这两关。

我们先说说识别吧。早在Siri之前，就已经有很多语音识别工具问世，最早的基于电子计算机的语音识别系统是由AT&T贝尔实验室开发的Audrey语音识别系统，它能够识别10个英文数字，现在AT&T的语音系统 Watson已经可以实现在线德语和英语的实时口译。以现在的技术，语音的识别依然比较困难，主要面临的难点有2个：

（1）算法

算法是软件的核心，目前的语音识别算法使用的语言模型仍是一种概率模型，还未发展成以语言学为基础的文法模型，算法不突破，效果无法取得突飞猛进的进展。算法的优化不是一朝一夕的事情，需要慢慢不断地进行，尤其语音这种非结构化数据（不便用数据库二维逻辑表来表现的数据），但随着大数据分析技术（用于非结构化数据的管理分析）的发展，也会对新算法开发带来福音。一些核心算法如特征提取、搜索算法和自适应算法也都在一步步改进，且随着数据源的不断丰富，算法的识别效果也就越来越精准。

（2）适应性

由于方言、语气、环境和音色等因素的影响，限制了语音识别算法的效果，这就需要语言识别系统具有一定的自适应性，不同口音、方言的识别都需要以一个庞大的语音数据库为基础，对这些非结构化数据的管理分析就更加指望大数据技术了。至于排除环境噪音、音色等因素，个人感觉要依赖半导体传感技术的进步，留待硬件领域的专家进一步探讨。

接下来就说到匹配了。目前，匹配的算法已经相对比较成熟了，也许和大数据技术没有直接联系，不过其准确性也有赖于数据源的丰富程度，同时要在不断产生的“交互数据”中动态地调整匹配结果。

综上所述，随着数据源越来越多，大数据技术的不断进步，语音识别系统也在持续地完善之中，说到底，算法依然是核心，而数据则是基础，对于这类非结构化数据，也许传统的数据库技术Handle不住，但大数据技术却大有可为。相信不久，语音识别的技术的突破不仅可以实现智能语音客服，还将变革人与物之间的交互方式。

语音文本转换

2、语音文本转换

因为这个功能的核心也是语音识别，所以大数据技术对的转换准确度的保障支撑就不用再说了。之所以单列出来谈呢，是因为其对客户服务别有一番作用。

对于呼叫中心而言，客服人员与用户的通话都是要录音备份的，这些语音数据可真的不小哦，仅以广东移动为例，广东移动客服中心每年就要新增约60T的数据存储，这个体量对于一般的企业来说已经是“大数据”了。据悉，这些数据是用磁带来保存的，而且这些要保存几十年不能销毁，想想到时候光这些磁带所占用的房间租金就是不少钱啊，更何况是其他成本。而如果能将这些语音准确地转换成文本之后，文本存储所占用的空间就小的多（一个移动硬盘都可以存储一个图书馆的数据量了），存储成本简直就是直线下降，不仅实现了低成本高效，对自然环境也是一种利好。

全角度挖掘客户信息

3、客户信息挖掘

在互联网时代，除了用户数、营业额等，数据已经被认为是未来的核心资源。马云曾说过一个有趣的话题“你知道全国哪个省份的女人胸围最大么？你知道哪个城市的男人最喜欢用什么牌子的衣服、香水么？你们都不知道，淘宝知道。”每年有多少企业关注《淘宝用户行为报告》，以图挖掘出一些数据来提升自己的销量，从这里，数据的价值可见一斑。

而客服部门作为企业前端的客户直接接触窗口，每天都可以从客户身上获取大量的信息，甚至可以在客户比较满意的时候，主动获取一些爱好、职业等信息，积少成多，某些时候，这些数据将为企业巨大的价值。当然，这些数据的录入也不能仅靠人工，其中更涉及客户视图和标签的问题，待下文再进行剖析思考。对客户信息挖掘的应用，我在此举两个简单的例子。比如，通过数据的挖掘，可以发现哪些用户是高尔夫球爱好者，进行精准营销，避免盲目营销导致的客户反感及投诉。再如，随着定位技术成为了手机的标配，个人位置信息已经成了客户服务领域待被开采的金矿，国外运营商已经开始分析这些个人位置信息的数据，并将洞察结果面向政企客户提供，这些位置信息可以为企业的实体店、营业厅选址提供依据。

用心服务

五、大数据对客户服务的重要意义

大数据在客户服务中重要么?当然重要。但它不是业务谈判/合同签订是否会取得成功的决定性指标。我们自身对客户的认识和判断才是最重要的。通过大数据对客户分析可帮助你优化客户体验使它变得更简单更流畅。简单而流畅的客户服务，可以让你赢得客户的心并且他们会自发成为你的品牌的代言人（有口皆碑），这才是企业针对客户服务使用大数据的真正的用途，最后借用一句鸡汤：“用心服务客户”。

注：文中所提到的使用大数据进行分析客户的时候，可能会涉及到客户隐私性的问题，作者也不赞同未经过客户允许随意查看/使用客户信息的行为，本文是基于企业的角度进行分析“大数据与客户服务之间的关系”，欢迎大家发表自己的言论，我们一起讨论。

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